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定量评估自旋波动在2D超导体NBSE2
准确确定全部动量依赖性自旋敏感性χ（Q）对于描述磁性和超导性非常重要。原则上，在线性响应密度函数理论（DFT）中计算χ（Q）的形式主义是良好的，几乎所有公开可用的代码都不包含此功能。在这里，我们描述了一种计算静态χ（Q）的替代方法，该方法可以应用于最常见的DFT代码而无需其他编程。该方法结合了χ（0）的标准固定旋转计数，并直接计算通过人工Hubbard Inter Action稳定自旋螺旋的能量。从这些计算中，可以通过反转RPA公式来提取χDFT（Q）。我们将此配方应用于NBSE 2单层中最近发现的ISING超导性，这是近年来SU过导性最令人兴奋的发现之一。有人提出，自旋波动可能会强烈影响顺序参数的奇偶校验。先前的估计表明靠近铁磁剂，i。e。，χ（q）在q =0。我们发现自旋波动的结构更为复杂，波动频谱在q≈（0。2，0）。这样的频谱将改变带间的相互作用，并极大地影响超导状态。
NA61/SHINE 对 CERN SPS 能量波动和相关性的结果
为了比较不同尺寸系统中的涨落，应该使用强度量，即对系统体积不敏感的量。此类量通过除以测量分布的累积量 κ i（最高为四阶）得出，其中 i 是累积量的阶数。对于二阶、三阶和四阶累积量，强度量定义为：κ 2 /κ 1、κ 3 /κ 2 和 κ 4 /κ 2。图 1 显示了 150 / 158 A GeV / c 时净电荷三阶和四阶累积量比的系统尺寸依赖性。测量数据与 EPOS 1.99 模型 [4, 5] 的预测一致。对带负电和带正电强子的相同量对系统尺寸依赖性的更详细检查（图 2）表明系统尺寸依赖性非常不同。此外，EPOS 1.99 模型无法重现任何测量到的 h + 和 h − 量。这种不一致表明我们还没有完全理解涨落是如何产生的底层物理原理。因此，需要进行更详细的研究。在寻找 CP 时，一个可能的工具是质子间歇性，它应该遵循 CP 附近的幂律涨落。可以通过研究二阶阶乘矩 F 2 ( M ) 随胞元大小或等效地随中速质子 (px, py) 空间中胞元数量的缩放行为来检查（参见参考文献 [6, 7, 8]）。对于实验数据，必须用混合事件减去非临界背景。减去后，二阶阶乘矩 Δ F 2 ( M ) 应该根据 M >> 1 的幂律缩放，得到临界
na61/Shine cern sps Energies的波动和相关性
为了比较不同尺寸系统中的闪光，应该使用密集型数量，即对系统体积不敏感的数量。通过测量分布的累积κi分裂（最高第四阶）来构建此类数量，其中i是累积的。在第二，第三和第四阶累积量密集量定义为：κ2 /κ1，κ3 /κ2和κ4 /κ2。图1显示了在150 /158 A GEV / c时净电荷的第三和第四阶累积比的系统尺寸依赖性。测量的数据与EPOS 1.99模型[4，5]预测一致。对相同数量的系统尺寸依赖性的更详细检查，用于负电荷的HADRON（图2）显示非常不同的系统尺寸依赖性。均未通过EPOS 1.99模型再现了测得的H +和H-。这种分歧表明我们不完全理解如何诱发爆发的基础物理学。因此，需要更详细的研究。在搜索CP时，可能的工具是质子插入性，该工具应遵循CP附近的幂律闪光。可以通过研究具有细胞大小的2 ND阶乘力矩f 2（m）的缩放行为，或等效地，在（p x，p y）中的质子中的细胞数量（参见参考文献。[6，7，8]）。对于实验数据，必须通过混合事件减去非关键背景。减法后，第二个阶乘矩δf2（m）应根据M >> 1的幂律缩放，并导致关键
na61/Shine cern sps Energies的波动和相关性
为了比较不同尺寸系统中的闪光，应该使用密集型数量，即对系统体积不敏感的数量。通过测量分布的累积κi分裂（最高第四阶）来构建此类数量，其中i是累积的。在第二，第三和第四阶累积量密集量定义为：κ2 /κ1，κ3 /κ2和κ4 /κ2。图1显示了在150 /158 A GEV / c时净电荷的第三和第四阶累积比的系统尺寸依赖性。测量的数据与EPOS 1.99模型[4，5]预测一致。对相同数量的系统尺寸依赖性的更详细检查，用于负电荷的HADRON（图2）显示非常不同的系统尺寸依赖性。均未通过EPOS 1.99模型再现了测得的H +和H-。这种分歧表明我们不完全理解如何诱发爆发的基础物理学。因此，需要更详细的研究。在搜索CP时，可能的工具是质子插入性，该工具应遵循CP附近的幂律闪光。可以通过研究具有细胞大小的2 ND阶乘力矩f 2（m）的缩放行为，或等效地，在（p x，p y）中的质子中的细胞数量（参见参考文献。[6，7，8]）。对于实验数据，必须通过混合事件减去非关键背景。减法后，第二个阶乘矩δf2（m）应根据M >> 1的幂律缩放，并导致关键
量子涨落的宇宙学和人为极限
2 该场被认为是希格斯场，然而最近的发现对这种情形表示怀疑，尽管古斯本人也曾谈论过希格斯场（参见 [4，第 175 页]）。 3 虽然平坦几何意味着宇宙的几何形状是欧几里得类型的，但这并不意味着宇宙是字面意义上的平坦。它意味着两点之间的最短路径是直线，三角形的内角和为 180 度，平行线永不相交。另外两种几何具有不同的性质：在球面几何中，三角形的内角和大于 180 度，平行线相交；而在双曲几何（马鞍形）中，三角形的内角和小于 180 度，平行线不相交且彼此远离。
量化语言主题波动的动态
大量历时语料库的出现推动了越来越多的定量研究，这些研究针对语言的演变和意义的变化。本研究的核心量是文本中语言元素的标记频率，频率的变化反映了元素的流行程度或选择性适应度。然而，语料库频率可能会因各种原因而发生变化，包括纯粹的随机抽样效应，或者因为语料库由当代媒体和小说文本组成，其中的底层主题会随着文化和社会政治趋势而起伏不定。在本文中，我们引入了一个用于控制语料库中主题波动的简单模型——主题文化平流模型，并展示了它如何为词频随时间变化的变化提供可靠的基线。我们在跨越两个世纪的历时语料库和一个精心控制的人工语言变化场景中验证了该模型，然后用它来纠正历史时间序列中的主题波动。最后，我们利用该模型表明，新词的出现通常与热门话题的兴起相对应。这表明
具有统计和强度波动的非对称双场量子密钥分配
摘要 双场量子密钥分发（TF-QKD）是一种颠覆性创新，它能够克服无需可信中继的 QKD 速率-距离限制。自第一个 TF-QKD 协议提出以来，人们在理论和实验上不断取得突破，以增强其能力。然而，仍有一些实际问题有待解决。在本文中，我们研究了具有不稳定光源和有限数据量的非对称 TF-QKD 协议的性能。使用 Azuma 不等式估计参数的统计波动。通过数值模拟，我们比较了具有不同数据量和不同强度波动幅度的非对称 TF-QKD 协议的密钥速率。我们的结果表明，统计和强度波动都对非对称 TF-QKD 的性能有显著的影响。
影响 - 触发 - 生态学 - 摩尔马里 -
背景。日常的兴趣越来越多，影响抑郁症和焦虑症患者的波动。很少有研究比较诊断组的积极影响（PA）和负面影响（NA）的重复评估，而波动模式并未统一定义。这项研究的目的是比较影响当前抑郁症或焦虑症患者的波动，在恢复的患者和对照中，使用影响不稳定作为核心概念，同时还描述了其他可变性措施并适应可能的混杂因素。方法。生态瞬时评估（EMA）数据是从荷兰研究的365名参与者中获得的，对抑郁症和焦虑的研究（n = 95）（n = 178）或否（n = 178）或NO（n = 92）DSM-IV定义的抑郁症/焦虑症。每天2周，五次，参与者在PA和NA上填写项目。影响不稳定性被计算为连续差异（RMSSD）的根平方。对RMSSD的组差异，逐个方差和自相关的群体差异进行了测试，以控制平均影响水平。结果。当前的抑郁症/焦虑患者在PA和NA中的影响最高，然后是汇总，然后进行对照。在控制平均影响水平时，群体之间的不稳定性差异仍然显着，但是当前和汇率之间的差异不再显着。结论。患有当前疾病的患者的NA和PA患者的不稳定性高于递减的患者和对照组。尤其是关于NA的，这可以解释为患有当前疾病的患者对内部和外部压力源更加敏感，并且具有次优影响调节。
在预测美国从中国的进口时考虑季节性波动，使用人工神经网络平衡时间序列
摘要。本文的目的是提出一种特殊的方法，用于在使用人工神经网络平衡时间序列时考虑季节性波动，该方法以中华人民共和国 (PRC) 向美国 (US) 进口为例。预测外贸量的困难通常是由许多传统预测模型的局限性造成的。为了改进预测，有必要提出一种将计量经济模型和人工智能模型相结合的方法。进行分析的数据可在世界银行网站等处找到。将使用有关美国从中国进口的信息。每个预测都有一定的概率来实现。尽管在实验之前似乎没有理由纳入分类变量来反映美国从中国进口的季节性波动，但这种假设并不正确。以月度价值测量形式出现的附加变量为平衡时间序列带来了更大的秩序和准确性。关键词：预测模型、人工神经网络、时间序列、发展
权力波动和政治经济学
✩作者感谢副编辑拉蒙·马里蒙（Ramon Marimon）和三名匿名裁判的有用评论。我们还感谢加拿大高级研究所的参与者，计量学会会议，2006年，伊拉斯mus，EUI，LAEF会议，“动态的政治经济和最佳税收”，明尼阿波利斯联邦联邦服务会议“没有边界的经济学”，麻省理工学院，新经济学校，新经济学校，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，华盛顿大学，华盛顿大学，经济动力学，斯坦福德，斯坦福德，sockolm＆yeale and y。非常感谢AFOSR和NSF的财政支持。Golosov和Tsyvinski也要感谢Einaudi经济与财务研究所的款待。*通讯作者在：耶鲁大学，经济系，框208268，美国康涅狄格州纽黑文。电子邮件地址：daron@mit.edu（D。acemoglu），m.golosov@yale.edu（M。Golosov），tsyvinski@yale.edu（A。Tsyvinski）。电子邮件地址：daron@mit.edu（D。acemoglu），m.golosov@yale.edu（M。Golosov），tsyvinski@yale.edu（A。Tsyvinski）。